En los últimos años, los vehículos no tripulados de superficie (USVs) han logrado avances importantes en aplicaciones civiles, marítimas y militares. Con la mejora continua de la autonomía, la creciente complejidad de las tareas y la aparición de varios tipos de sensores avanzados, se imponen mayores requisitos sobre el rendimiento informático de los grupos de USV, especialmente para tareas sensibles a la latencia. Sin embargo, durante la ejecución de operaciones marinas, debido al movimiento relativo de los nodos del grupo de USV y la topología de red del grupo, los estados de los canales inalámbricos cambian rápidamente y los recursos informáticos de los nodos del grupo pueden estar disponibles o no en cualquier momento. Es difícil predecir con precisión de antemano. Por lo tanto, proponemos un mecanismo optimizado de descarga basado en la clásica teoría del bandido multi-brazo (MAB). Este mecanismo permite a los nodos del grupo de USV tomar decisiones de descarga de forma dinámica al aprender el rendimiento informático potencial de los nodos de su equipo vecino para minimizar el retraso promedio de la descarga de tareas de computación. Es un algoritmo optimizado llamado algoritmo de Límite de Confianza Superior Adaptativo (AUCB), y se diseñan simulaciones correspondientes para evaluar el rendimiento. El algoritmo permite que el grupo de USV se adapte de manera efectiva a las redes de computación en la niebla vehicular marina, equilibrando la compensación entre exploración y explotación (EE). Los resultados de las simulaciones muestran que el algoritmo propuesto puede converger rápidamente a la estrategia óptima de combinación de descarga de tareas de computación bajo cargas de datos de entrada pesadas y ligeras.